本书i羊细讲解如何使用ML语言进行程序设计，并介绍函数式程序设计的基本原理。
书中特别讲述了为ML的修订版所设计的新标准库的主要特性，并且给出大量例子，涵盖排序、矩阵运算、多项式运算等方面。
大型的例子包括一个一般性的自顶向下语法分析器、一个λ-i寅算归约程序和一个定理证明机.书中也讲述了关于数组、队列、优先队列等高效的函数式实现，并且有一章专门讨论函数式程序的方式论证.本书可作为高等院校计算机专业相关课程的教材，也适合广大程序设计人员参考。

待转换xyz坐标xyz_neu.txt中，设定的站心坐标系NEU原点的XYZ坐标和经L纬B度在AxyzBL.txt中，按格式把你的数据改下文件名替换文本就行。
实际上就是调用eigen做了个矩阵运算的架子，里面写了点从文件到矩阵和矩阵到文件的File类，函数模仿matlab很好调用，两头运算查eigen用法就行，非常简单，可以做各类矩阵算法，这个xyz到neu转换就用了个七参数转换，如果只做xyz转neu没必要下！！！！eigen调用参考网上文档就行。
用qt和vs都编译了一下。
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（我也是够无聊）

本书是经典程序设计思想与C++开发实践的完美结合，是C++之父回归校园后对C++编程原理和技巧的全新阐述。
书中全面地引见了程序设计基本原理，包括基本概念、设计和编程技术、语言特性以及标准库等，教你学会如何编写具有输入、输出、计算以及简单图形显示等功能的程序。
此外，本书通过对C++思想和历史的讨论、对经典实例（如矩阵运算、文本处理、测试以及嵌入式系统程序设计）的展示，以及对C语言的简单描述，为你呈现了一幅程序设计的全景图。

openclgpu调用完成矩阵运算和迪杰斯特拉算法

递归神经网络(RNN)近些年来被越来越多地应用在机器学习领域，尤其是在处理序列学习任务中，相比CNN等神经网络功能更为优异。
但是RNN及其变体，如LSTM、GRU等全连接网络的计算及存储复杂性较高，导致其推理计算慢，很难被应用在产品中。
一方面，传统的计算平台CPU不适合处理RNN的大规模矩阵运算；
另一方面，硬件加速平台GPU的共享内存和全局内存使基于GPU的RNN加速器的功耗比较高。
FPGA由于其并行计算及低功耗的特性，近些年来被越来越多地用来做RNN加速器的硬件平台。
对近些年基于FPGA的RNN加速器进行了研究，将其中用到的数据优化算法及硬件架构设计技术进行了总结介绍，并进一步提出了未来研究的方向。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。